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J-GLOBAL ID：201902279743497767   整理番号：19A1218654

核心臓学における人工知能:予測に対する価値の追加【JST・京大機械翻訳】

Artificial Intelligence in Nuclear Cardiology: Adding Value to Prognostication

著者 (4件)： Seetharam Karthik (West Virginia University Medicine Heart and Vascular Institute, Morgantown, WV, USA) ,  Shresthra Sirish (West Virginia University Medicine Heart and Vascular Institute, Morgantown, WV, USA) ,  Mills James D. (West Virginia University Medicine Heart and Vascular Institute, Morgantown, WV, USA) ,  Sengupta Partho P. (West Virginia University Medicine Heart and Vascular Institute, Morgantown, WV, USA)
資料名： Current Cardiovascular Imaging Reports  (Current Cardiovascular Imaging Reports)
巻： 12  号： 5  ページ： 1-6  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4217A  ISSN： 1941-9074  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 放射性核種心筋灌流イメージング(MPI)は,予測的,予後的,経済的価値を有する閉塞性冠動脈疾患(CAD)を診断する正確で再現性のある方法である。人工知能のサブセットである機械学習(ML)の進化的可能性を,MPIへの補助としてレビューした。深い学習の統合を含むMLの広い範囲を適用することは,MPIの高次元特徴からパターンを検出して外挿するために知識表現と自動推論を活用することができる。閉塞性CADの存在,血管再生の必要性および心臓死を含む主要な有害心イベントの発生を予測するためのパラメータ統計モデルに対するMLの優れた能力を示唆する証拠が増えている。MLは,患者特異的リスク層別化を改善するための核心臓学の分野における次の大きな進歩を提供するために独自に位置づけられている。Copyright 2019 Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再現性 ,  冠動脈疾患 ,  *予測 ,  *人工知能 ,  予後 ,  外挿法 ,  ヒト ,  統計模型 ,  部分集合 ,  機械学習 ,  知識表現
準シソーラス用語： リスク層別化 ,  心イベント ,  心臓死 ,  自動推論 ,  *心臓病学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 冠動脈疾患 ,  心筋潅流イメージング ,  機械学習 ,  人工知能 ,  心臓核医学

分類 (1件)： 循環系の診断  (GJ02000V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 核 ,  心臓学 ,  人工知能 ,  予測 ,  価値